Overview
La clase repasó la evolución histórica de la inteligencia artificial (IA) desde los años 50 hasta sus aplicaciones actuales, destacando hitos, avances y tecnologías relevantes.
Orígenes y Definición de la IA (1950-1970)
- En 1950, Alan Turing propuso el test de Turing para evaluar la inteligencia de máquinas.
- La IA se definió en 1956 en la conferencia de Dartmouth por McCarthy, Minsky, Newell y Salmon.
- Newell y Salmon desarrollaron el General Problem Solver en 1957 para imitar la resolución de problemas humana.
- En 1958, Frank Rosenblatt creó el perceptrón, una neurona artificial para reconocer patrones.
- Década de 1960: investigación centrada en sistemas basados en conocimiento y robots autónomos como Shakey.
Crisis, Renovación y Avances (1970-2000)
- En los 70 disminuyó la financiación por falta de aplicaciones prácticas.
- En los 80 resurgió el interés con el auge del aprendizaje automático y la retropropagación en redes neuronales.
- En 1997, Deep Blue de IBM venció al campeón mundial de ajedrez Gary Kasparov.
- Mejoraron las capacidades de procesamiento de datos y surgen algoritmos como máquinas de vectores soporte y árboles de decisión.
Nacimiento del Aprendizaje Profundo y Logros Recientes (2010-Actualidad)
- El aprendizaje profundo emergió en 2010 con redes neuronales profundas.
- En 2012, una red neuronal ganó el ImageNet Challenge, iniciando la revolución del deep learning.
- En 2015, AlphaGo de Google derrotó a un profesional en el juego Go usando inteligencia artificial avanzada.
- En 2017, se introdujeron los transformadores y el mecanismo de atención en PLN, mejorando la comprensión del lenguaje.
- OpenAI lanza modelos GPT desde 2018, alcanzando GPT-3 en 2020 y ChatGPT en 2022.
IA Generativa, Sistemas Autónomos y Aplicaciones Prácticas
- ProGAN de NVIDIA (2017) mejoró la generación de imágenes con IA generativa.
- OpenAI presentó Musenet (2019) para música y DALL·E (2020) para generar imágenes desde texto.
- Stable Diffusion (2021) de Stability AI permite creación de imágenes desde descripciones.
- Vehículos autónomos de Tesla, Bymo y Cruise se probaron en vías públicas.
- IA aplicada en medicina para diagnóstico y tratamiento personalizado: sistemas de Google (2018) e IBM Watson Health (2019).
Key Terms & Definitions
- Test de Turing — Prueba para determinar si una máquina puede mostrar comportamiento inteligente similar al humano.
- Perceptrón — Neurona artificial que detecta patrones en datos de entrada.
- Aprendizaje profundo — Técnica basada en redes neuronales profundas para resolver problemas complejos.
- Transformador — Arquitectura de IA que mejora la comprensión de secuencias en procesamiento del lenguaje natural.
- IA generativa — Modelos que crean nuevos contenidos como texto, imágenes o música a partir de ejemplos.
Action Items / Next Steps
- Repasar los hitos principales en la evolución de la IA.
- Investigar sobre los modelos transformadores y su impacto en el PLN.
- Estudiar aplicaciones prácticas recientes de la IA en medicina y sistemas autónomos.